Raspberry Pi-basiertes Raumklima-Überwachungssystem - Gunook

2024 Autor: John Day | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2024-01-30 07:17

Lesen Sie diesen Blog und bauen Sie Ihr eigenes System, damit Sie Warnungen erhalten, wenn Ihr Raum zu trocken oder zu feucht ist.

Was ist ein Raumklimaüberwachungssystem und warum brauchen wir eines?

Raumklima-Überwachungssysteme bieten einen schnellen Überblick über wichtige klimabezogene Statistiken wie Temperatur und relative Luftfeuchtigkeit. Es kann sehr hilfreich sein, diese Statistiken zu sehen und Benachrichtigungen auf Ihrem Telefon zu erhalten, wenn der Raum zu feucht oder zu trocken ist. Mithilfe der Warnmeldungen können Sie durch Einschalten der Heizung oder Öffnen der Fenster schnell notwendige Maßnahmen ergreifen, um maximalen Komfort im Raum zu erreichen. In diesem Projekt werden wir sehen, wie Sie Simulink verwenden können, um:

1) Bringen Sie Klimastatistiken (Temperatur, relative Luftfeuchtigkeit und Druck) vom Sense HAT in den Raspberry Pi

2) Anzeige der Messdaten auf der 8x8 LED-Matrix des Sense HAT

3) Entwerfen Sie einen Algorithmus, um zu entscheiden, ob die Raumluftfeuchtigkeit „gut“, „schlecht“oder „hässlich“ist.

4) protokollieren Sie die Daten in der Cloud und senden Sie eine Warnung, wenn die Daten als „hässlich“(zu feucht oder zu trocken) kategorisiert sind.

Lieferungen

Raspberry Pi 3 Modell B

Raspberry Pi Sense HAT

Schritt 1: Benötigte Software

Sie benötigen MATLAB, Simulink und ausgewählte Add-Ons, um mitzumachen und Ihr eigenes Raumklima-Überwachungssystem aufzubauen.

Öffnen Sie MATLAB mit Administratorzugriff (Rechtsklick auf das MATLAB-Symbol und wählen Sie Als Administrator ausführen). Wählen Sie Add-Ons aus dem MATLAB Toolstrip und klicken Sie auf Get Add-Ons.

Suchen Sie hier nach den unten aufgeführten Support-Paketen und ‚hinzufügen‘.

A. MATLAB Support Package für Raspberry Pi Hardware: Erfassen Sie Eingänge und senden Sie Ausgänge an Raspberry Pi Boards und angeschlossene Geräte

B. Simulink Support Package für Raspberry Pi Hardware: Simulink-Modelle auf Raspberry Pi-Boards ausführen

C. RPi_Indoor_Climate_Monitoring_System: Für dieses Projekt benötigte Beispielmodelle

Hinweis - Befolgen Sie während der Installation die Anweisungen auf dem Bildschirm, um Ihren Pi für die Arbeit mit MATLAB und Simulink einzurichten.

Schritt 2: Bringen Sie Sensordaten mit Simulink auf den Raspberry Pi

Für diejenigen, die mit Simulink nicht vertraut sind, ist es eine grafische Programmierumgebung, die verwendet wird, um dynamische Systeme zu modellieren und zu simulieren. Sobald Sie Ihren Algorithmus in Simulink entworfen haben, können Sie automatisch Code generieren und auf einem Raspberry Pi oder einer anderen Hardware einbetten.

Geben Sie Folgendes im MATLAB-Befehlsfenster ein, um das erste Beispielmodell zu öffnen. Wir werden dieses Modell verwenden, um Temperatur-, Druck- und relative Luftfeuchtigkeitsdaten in den Raspberry Pi zu übertragen.

>rpiSenseHutBringSensorData

Die Blöcke LPS25H Pressure Sensor und HTS221 Humidity Sensor stammen aus der Sense HAT Bibliothek unter Simulink Support Package for Raspberry Pi Hardware Libraries.

Die Scope-Blöcke stammen aus der Sinks-Bibliothek unter Simulink-Bibliotheken. Um sicherzustellen, dass Ihr Modell richtig konfiguriert ist, klicken Sie auf das Zahnradsymbol in Ihrem Simulink-Modell. Navigieren Sie zu Hardwareimplementierung > Hardwareplatineneinstellungen > Zielhardwareressourcen.

Hinweis – Sie müssen keine Konfiguration vornehmen, wenn Sie bei der Installation des Simulink Support Package für Raspberry Pi die Setup-Anweisungen befolgt haben. Die Geräteadresse wird automatisch mit der Ihres Pis gefüllt.

Stellen Sie sicher, dass die Geräteadresse hier mit der IP-Adresse übereinstimmt, die Sie beim Hochfahren Ihres Pi hören. Möglicherweise müssen Sie Ihren Pi mit einem an die Buchse angeschlossenen Kopfhörer wieder einschalten, um die Geräteadresse zu hören.

Klicken Sie auf OK und drücken Sie die Schaltfläche Ausführen, wie unten gezeigt. Stellen Sie sicher, dass Ihr Pi entweder physisch über ein USB-Kabel mit dem PC verbunden ist oder sich im selben Wi-Fi-Netzwerk wie Ihr PC befindet.

Wenn Sie im externen Modus die Schaltfläche Ausführen drücken, generiert Simulink automatisch den C-Code, der Ihrem Modell entspricht, und lädt eine ausführbare Datei auf den Raspberry Pi herunter. Beide Oszilloskopblöcke sind so konfiguriert, dass sie sich öffnen, sobald das Modell zu laufen beginnt. Wenn Simulink mit der Bereitstellung des Codes auf dem Raspberry Pi fertig ist, sehen Sie die Druck-, Temperatur- und relativen Luftfeuchtigkeitsdaten auf den Oszilloskopen wie unten gezeigt.

Hinweis - Der Code läuft auf dem Raspberry Pi und Sie sehen die tatsächlichen Signale durch die Simulink-Scope-Blöcke, genau wie Sie es tun würden, wenn Sie ein Oszilloskop an die Hardware selbst angeschlossen hätten. Die Temperaturwerte der beiden Sensoren weichen leicht voneinander ab. Fühlen Sie sich frei, diejenige auszuwählen, die die tatsächliche Temperatur in Ihrem Raum besser widerspiegelt, und verwenden Sie diese in den folgenden Abschnitten. In allen Tests mit dem Sense HAT, die wir hatten, lagen die Temperaturwerte des HTS221 Feuchtesensors näher an der tatsächlichen Temperatur im Raum. Damit haben wir die Grundlagen gesehen, wie man Sensordaten vom Sense HAT in den Raspberry Pi einbringt.

Schritt 3: Sensordaten auf der 8x8 LED-Matrix anzeigen

In diesem Abschnitt werden wir sehen, wie der visuelle Anzeigeteil dieses Projekts zum letzten Modell hinzugefügt wurde. Die in diesem Abschnitt verwendeten Sense-HAT-Elemente sind der Feuchtigkeitssensor (um die relative Feuchtigkeit und Temperatur zu erhalten), der Drucksensor, die LED-Matrix und der Joystick. Der Joystick wird verwendet, um auszuwählen, welcher Sensor angezeigt werden soll.

Geben Sie Folgendes in das MATLAB-Befehlsfenster ein, um das nächste Beispielmodell zu öffnen.

> rpiSenseHatDisplay

Der Joystick-Block stammt aus der Sense HAT-Bibliothek. Es hilft uns, die Joystick-Daten auf den Raspberry Pi zu übertragen, genau wie die Druck- und Feuchtigkeitssensorblöcke im vorherigen Beispiel. Im Moment verwenden wir den Test Comfort-Block, um "gut" (wenn der Wert des Blocks 1 ist) auf der LED-Matrix anzuzeigen. Es wird „schlecht“angezeigt, wenn der Blockwert 2 ist, oder „hässlich“, wenn der Wert entweder 3 oder 4 ist. Im nächsten Abschnitt sehen wir den tatsächlichen Algorithmus, der entscheidet, ob die Raumluftfeuchtigkeit gut, schlecht oder hässlich ist. Lassen Sie uns den Selector-Block erkunden, indem Sie darauf doppelklicken. MATLAB-Funktionsblöcke werden verwendet, um MATLAB-Code in Ihr Simulink-Modell zu integrieren. In diesem Fall bringen wir SelectorFcn wie unten angegeben ein.

Funktion [Wert, Zustand]= SelectorFcn(JoyStickIn, Druck, Feuchtigkeit, Temp, ihval)

anhaltender JoyStickCount

wenn ist leer (JoyStickCount)

JoyStickCount = 1;

Ende

wenn JoyStickIn == 1

JoyStickCount = JoyStickCount + 1;

wenn JoyStickCount == 6

JoyStickCount = 1;

Ende

Ende

JoyStickCount umschalten

Fall 1 % Anzeigetemperatur in C

Wert = Temperatur;

Zustand = 1;

Fall 2 % Anzeigedruck in atm

Wert = Druck/1013,25;

Zustand = 2;

Fall 3 % Anzeige der relativen Luftfeuchtigkeit in %

Wert = Feuchtigkeit;

Zustand = 3;

Fall 4 % Anzeigetemperatur in F

Wert = Temperatur*(9/5)+32;

Zustand = 4;

Fall 5 % Anzeige gut/schlecht/hässlich

Wert = ihval;

Zustand = 5;

sonst % Nicht anzeigen/Anzeige 0

Wert = 0;

Zustand = 6;

Ende

Switch-case-Anweisungen werden im Allgemeinen als Auswahlkontrollmechanismus verwendet. In unserem Fall möchten wir, dass der Joystick-Eingang die Auswahlsteuerung ist und bei jedem Drücken der Joystick-Taste die nächsten Daten auswählen, die angezeigt werden sollen. Dazu richten wir eine if-Schleife ein, die die JoyStickCount-Variable bei jedem Tastendruck inkrementiert (JoyStickIn-Wert ist 1, wenn eine Taste gedrückt wird). Um sicherzustellen, dass wir nur zwischen den fünf oben angegebenen Optionen wechseln, haben wir in derselben Schleife eine weitere Bedingung hinzugefügt, die den Variablenwert auf 1 zurücksetzt. Damit wählen wir aus, welcher Wert auf der LED-Matrix angezeigt wird. Fall 1 ist der Standard, da wir JoyStickCount so definieren, dass er bei 1 beginnt, und dies bedeutet, dass die LED-Matrix die Temperatur in Celsius anzeigt. Die Variable State wird vom Scroll-Datenblock verwendet, um zu verstehen, welcher Sensorwert gerade angezeigt wird und welche Einheit angezeigt werden soll. Nachdem wir nun wissen, wie man den richtigen Sensor für die Anzeige auswählt, schauen wir uns an, wie die eigentliche Anzeige funktioniert.

Anzeigen von Zeichen und Zahlen

Zur Anzeige auf der Sense HAT LED-Matrix haben wir 8x8-Matrizen erstellt für:

1) alle Zahlen (0-9)

2) alle Einheiten (°C, A, % und °F)

3) Dezimalpunkt

4) Alphabete aus den Wörtern gut, schlecht und hässlich.

Diese 8x8-Matrizen wurden als Eingabe für den 8x8-RGB-LED-Matrixblock verwendet. Dieser Block leuchtet die LEDs auf, die den Elementen in der Matrix entsprechen, die einen Wert von 1 haben, wie unten gezeigt.

Scrollen des Textes

Der Scroll-Datenblock in unserem Modell scrollt durch Strings, die bis zu 6 Zeichen lang sein können. Der Wert 6 wurde gewählt, da dies der längste String ist, den wir in diesem Projekt ausgeben werden, zum Beispiel 23,8 °C oder 99,1 °F. Beachten Sie, dass °C hier als ein Zeichen betrachtet wird. Die gleiche Idee kann auch auf Scroll-Strings anderer Länge ausgedehnt werden.

Hier ist ein GIF, das zeigt, wie es funktioniert –

www.element14.com/community/videos/29400/l/gif

Um eine Zeichenfolge von jeweils 6 Zeichen auf der 8x8-Matrix anzuzeigen, benötigen wir insgesamt ein Bild der Größe 8x48. Um einen maximal 4 Zeichen langen String anzuzeigen, müssen wir eine 8x32-Matrix erstellen. Lassen Sie uns nun die ganze Untätigkeit sehen, indem Sie die Schaltfläche Ausführen drücken. Die Standardanzeige auf der LED-Matrix ist der Temperaturwert in °C. Der Scope-Block zeigt den Status und den Wert aus dem Selector-Block an. Drücken Sie die Joystick-Taste am Sense HAT und halten Sie sie eine Sekunde lang gedrückt, um zu überprüfen, ob sich der Wert zum nächsten Sensorausgang ändert, und wiederholen Sie diesen Vorgang, bis der Statuswert 5 erreicht ist. Ändern Sie den Wert des Test Comfort-Blocks auf eine beliebige Zahl zwischen 1 und 4. Beachten Sie, wie sich das Ändern des Werts eines Blocks im Simulink-Modell sofort auf das Verhalten des Codes auf der Hardware ändert. Dies kann in Situationen nützlich sein, in denen das Verhalten des Codes von einem entfernten Standort aus geändert werden soll. Damit haben wir die Schlüsselelemente hinter dem Visualisierungsaspekt des Klimaüberwachungssystems gesehen. Im nächsten Abschnitt erfahren Sie, wie Sie unser Raumklima-Überwachungssystem vervollständigen.

Schritt 4: Entwerfen Sie einen Algorithmus in Simulink, um zu entscheiden, ob die Luftfeuchtigkeit in Innenräumen „gut“, „schlecht“oder „hässlich“ist

Um herauszufinden, ob Ihr Raum zu feucht/trocken ist oder welche Luftfeuchtigkeit in Innenräumen als angenehm empfunden wird, gibt es mehrere Methoden. Mit diesem Artikel haben wir eine Flächenkurve erstellt, um die relative Luftfeuchtigkeit in Innenräumen und die Außentemperaturen wie oben gezeigt zu verbinden.

Jeder Wert der relativen Luftfeuchtigkeit in diesem Bereich bedeutet, dass sich Ihr Raum in einer komfortablen Umgebung befindet. Wenn die Außentemperatur beispielsweise -30 °F beträgt, ist jeder Wert der relativen Luftfeuchtigkeit unter 15 % akzeptabel. Ebenso ist bei einer Außentemperatur von 60 °F jede relative Luftfeuchtigkeit unter 50 % akzeptabel. Um die Raumluftfeuchtigkeit in maximale Behaglichkeit (gut), durchschnittliche Behaglichkeit (schlecht) oder zu feucht/trocken (hässlich) einzuteilen, benötigen Sie die Außentemperatur und die relative Luftfeuchtigkeit. Wir haben gesehen, wie man die relative Luftfeuchtigkeit in den Raspberry Pi einbringt. Konzentrieren wir uns also darauf, die Außentemperatur zu erhöhen. Geben Sie Folgendes in das MATLAB-Befehlsfenster ein, um das Modell zu öffnen:

> rpiOutdoorWeatherData

Der WeatherData-Block wird verwendet, um die Außentemperatur Ihrer Stadt (in K) mithilfe von https://openweathermap.org/ einzugeben. Um diesen Block zu konfigurieren, benötigen Sie einen API-Schlüssel von der Website. Nachdem Sie Ihr kostenloses Konto auf dieser Website erstellt haben, gehen Sie zu Ihrer Kontoseite. Die unten gezeigte Registerkarte API-Schlüssel enthält den Schlüssel.

Der WeatherData-Block benötigt die Eingabe Ihres Städtenamens in einem bestimmten Format. Besuchen Sie diese Seite und geben Sie Ihren Stadtnamen ein, dann das Komma, gefolgt von 2 Buchstaben, um das Land zu bezeichnen. Beispiele – Natick, USA und Chennai, IN. Wenn die Suche ein Ergebnis für Ihre Stadt zurückgibt, verwenden Sie dieses im WeatherData-Block in diesem bestimmten Format. Falls Ihre Stadt nicht verfügbar ist, verwenden Sie eine benachbarte Stadt, deren Wetterbedingungen näher an Ihrer sind. Doppelklicken Sie nun auf den WeatherData-Block und geben Sie Ihren Städtenamen und Ihren API-Schlüssel von der Website ein.

Drücken Sie Run auf diesem Simulink-Modell, um zu überprüfen, ob der Block die Temperatur Ihrer Stadt in den Raspberry Pi übertragen kann. Sehen wir uns nun den Algorithmus an, der entscheidet, ob die Raumluftfeuchtigkeit gut, schlecht oder hässlich ist. Geben Sie Folgendes in das MATLAB-Befehlsfenster ein, um das nächste Beispiel zu öffnen:

>rpisenseHatIHval

Sie haben vielleicht bemerkt, dass der Test Comfort-Block aus dem Vorgängermodell fehlt und ein neuer Block namens FindRoom Comfort den ihval-Selektor-Block bereitstellt. Doppelklicken Sie auf diesen Block, um ihn zu öffnen und zu erkunden.

Wir verwenden den WeatherData-Block, um die Außentemperatur zu erfassen. Das Subsystem Humidity Limits repräsentiert das Diagramm der relativen Luftfeuchtigkeit im Vergleich zur Außentemperatur, das wir oben gesehen haben. Abhängig von der Außentemperatur wird der maximale Feuchtigkeitsgrenzwert ausgegeben. Öffnen wir den DecideIH MATLAB-Funktionsblock, indem wir darauf doppelklicken.

Wenn der Wert der relativen Luftfeuchtigkeit die maximale Luftfeuchtigkeit überschreitet, ist das Vorzeichen aufgrund der Art und Weise, wie wir die Daten subtrahieren, positiv, was darauf hindeutet, dass der Raum zu feucht ist. Für dieses Szenario geben wir eine 3 (hässlich) aus. Der Grund für die Verwendung von Zahlen anstelle von Zeichenfolgen ist, dass sie einfach in Diagrammen angezeigt und Warnungen erstellt werden können. Die restlichen Klassifizierungen in der MATLAB-Funktion basieren auf willkürlichen Kriterien, die wir uns ausgedacht haben. Wenn der Unterschied weniger als 10 beträgt, wird dies als maximaler Komfort eingestuft, wenn er weniger als 20 beträgt, handelt es sich um durchschnittlichen Komfort und darüber hinaus als zu trocken. Fühlen Sie sich frei, dieses Modell auszuführen und den Komfort Ihres Zimmers zu überprüfen.

Schritt 5: Protokollieren Sie Raumklimadaten und die kategorisierten Daten in der Cloud

In diesem nächsten Abschnitt werden wir sehen, wie Sie Daten in der Cloud protokollieren. Geben Sie zum Öffnen dieses Beispiels Folgendes in das MATLAB-Befehlsfenster ein.

> rpiSenseHatLogData

In diesem Modell wurde der Anzeigeteil des vorherigen Beispielmodells absichtlich entfernt, da das Überwachungssystem die Statistiken nicht anzeigen muss, während Daten protokolliert und Warnungen gesendet werden. Wir verwenden ThingSpeak, eine kostenlose Open-Source-IoT-Plattform, die MATLAB-Analysen enthält, für den Aspekt der Datenprotokollierung. Wir haben uns für ThingSpeak entschieden, da es direkte Möglichkeiten gibt, Raspberry Pi und andere kostengünstige Hardware-Boards so zu programmieren, dass sie Daten über Simulink an ThingSpeak senden. Der ThingSpeak Write-Block stammt aus der Simulink Support Package for Raspberry Pi Hardware Library und kann mit dem Write API Key aus Ihrem ThingSpeak-Kanal konfiguriert werden. Detaillierte Anweisungen zum Erstellen des Kanals finden Sie weiter unten. Um kontinuierlich Daten in der Cloud zu protokollieren, möchten Sie, dass Ihr Pi unabhängig von Simulink funktioniert. Dazu können Sie in Ihrem Simulink-Modell die Schaltfläche „Deploy to Hardware“betätigen.

Erstellen Sie Ihren eigenen ThingSpeak-Kanal

Diejenigen, die kein Konto haben, können sich auf der ThingSpeak-Website anmelden. Wenn Sie ein MathWorks-Konto haben, haben Sie automatisch ein ThingSpeak-Konto.

• Nachdem Sie sich angemeldet haben, können Sie einen Kanal erstellen, indem Sie zu Kanäle > Meine Kanäle gehen und auf Neuer Kanal klicken.
• Sie benötigen lediglich einen Namen für den Kanal und Namen für die Felder, die Sie protokollieren möchten, wie unten gezeigt.
• Die Option Kanalstandort anzeigen benötigt den Breiten- und Längengrad Ihrer Stadt als Eingabe und kann den Standort innerhalb des Kanals auf einer Karte anzeigen. (Die hier verwendeten Beispielwerte sind für Natick, MA)
• Drücken Sie dann auf Kanal speichern, um die Erstellung Ihres Kanals abzuschließen.

4a. Warnen, wenn die Daten als „hässlich“kategorisiert sind

Um unser Raumklima-Überwachungssystem zu vervollständigen, müssen wir sehen, wie wir Warnungen basierend auf Cloud-Daten erhalten. Dies ist wichtig, da Sie ohne dies nicht in der Lage sind, die erforderlichen Maßnahmen zur Änderung des Komfortniveaus im Raum zu ergreifen. In diesem Abschnitt erfahren Sie, wie Sie eine Benachrichtigung auf Ihrem Telefon erhalten, wenn die Cloud-Daten anzeigen, dass der Raum zu feucht oder zu trocken ist. Dies erreichen wir durch den Einsatz von zwei Diensten: IFTTT Webhooks und ThingSpeak TimeControl. IFTTT (steht für If this, then that) ist ein Online-Dienst, der Ereignisse verarbeiten und basierend auf den Ereignissen Aktionen auslösen kann.

Schritte zum Einrichten von IFTTT-Webhooks

Hinweis: Probieren Sie diese auf einem Computer aus, um die besten Ergebnisse zu erzielen.

1) Erstellen Sie ein Konto auf ifttt.com (falls Sie noch keins haben) und erstellen Sie ein neues Applet auf der Seite Meine Applets.

2) Klicken Sie auf die blaue Schaltfläche "dies", um Ihren Trigger-Service auszuwählen.

3) Suchen Sie nach Webhooks und wählen Sie als Dienst aus.

4) Wählen Sie Webanfrage empfangen und geben Sie einen Namen für das Ereignis ein.

5) Wählen Sie Trigger erstellen.

6) Wählen Sie "das" auf der nächsten Seite und suchen Sie nach Benachrichtigungen.

7) Wählen Sie in der IFTTT-App eine Benachrichtigung senden.

8) Geben Sie den Ereignisnamen ein, den Sie in Schritt 2 von IFTTT erstellt haben, und wählen Sie Aktion erstellen.

9) Fahren Sie fort, bis Sie den letzten Schritt erreicht haben, überprüfen Sie und drücken Sie auf Fertig stellen.

10) Gehen Sie zu https://ifttt.com/maker_webhooks und klicken Sie oben auf der Seite auf die Schaltfläche Einstellungen.

11) Rufen Sie die URL im Abschnitt Kontoinformationen auf.

12) Geben Sie hier Ihren Veranstaltungsnamen ein und klicken Sie auf „Testen“.

13) Kopieren Sie die URL in der letzten Zeile für die zukünftige Verwendung (mit dem Schlüssel).

Schritte zum Einrichten von ThingSpeak TimeControl

1) Wählen Sie Apps> MATLAB-Analyse

2) Klicken Sie auf der nächsten Seite auf Neu und wählen Sie Trigger Email from IFTTT und klicken Sie auf Create.

Die wichtigen Teile hier im Vorlagencode sind:

Kanal-ID – Geben Sie Ihren ThingSpeak-Kanal ein, der die Informationen zum „Raumfeuchtigkeitswert“enthält.

IFTTTURL – Geben Sie die URL ein, die aus dem vorherigen Abschnitt Schritt 13 kopiert wurde.

readAPIKey – Geben Sie den Schlüssel des Abschnitts ThingSpeak Channel. Action ein – derjenige, der auf den letzten Wert reagiert. Ändern Sie es wie folgt, um Warnungen auszulösen.

3) Klicken Sie auf der ThingSpeak-Website auf Apps > TimeControl.

4) Wählen Sie Wiederkehrend und wählen Sie eine Zeitfrequenz.

5) Klicken Sie auf TimeControl speichern.

Jetzt wird die MATLAB-Analyse automatisch jede halbe Stunde ausgeführt und sendet einen Trigger an den IFTTT-Webhooks-Dienst, wenn der Wert größer oder gleich 3 ist. Dann benachrichtigt die IFTTT-Telefon-App den Benutzer mit einer Benachrichtigung, wie am Anfang dieses Abschnitts gezeigt.

Schritt 6: Fazit

Damit haben wir alle wichtigen Aspekte gesehen, wie Sie Ihr eigenes Klimaüberwachungssystem aufbauen können. In diesem Projekt haben wir gesehen, wie Simulink verwendet werden kann, um –

• Programmieren Sie einen Raspberry Pi, um Daten von Sense HAT zu importieren. Highlight - Visualisieren Sie die Daten in Simulink, während der Code noch auf dem Raspberry Pi läuft.
• Bauen Sie die visuelle Anzeige des Raumklima-Überwachungssystems auf. Highlight - Ändern Sie das Verhalten Ihres Codes auf der Hardware von Simulink.
• Entwerfen Sie den Algorithmus des Raumklima-Überwachungssystems.
• protokollieren Sie die Daten vom Raspberry Pi in die Cloud und erstellen Sie Warnungen aus den protokollierten Daten.

Welche Änderungen würden Sie an diesem Raumklima-Überwachungssystem vornehmen? Bitte teilen Sie Ihre Vorschläge über Kommentare.